Modele nieklasyczne w prognozowaniu zmiennych ekonomicznych ze złożoną sezonowością z lukami systematycznymi - analiza empiryczna Application of nonclassical models in forecasting of economic variables with complex seasonality and systematic gaps - the empirical analysis
W artykule przedstawiono wyniki wykorzystania wybranych modeli adaptacyjnych
w prognozowaniu zmiennej o wysokiej częstotliwości obserwowania z lukami
systematycznymi. Modelowaniu oraz prognozowaniu poddano szeregi czasowe, z których
wyeliminowano jeden lub dwa rodzaje wahań sezonowych. Prognozy końcowe były sumami
(iloczynami) prognoz otrzymanych dla danych oczyszczonych i składników (wskaźników)
sezonowości. Artykuł stanowi rozszerzenie rozważań autorów [Szmuksta-Zawadzka
i Zawadzki, 2014] na przypadek występowania systematycznych luk w danych.
This paper presents the results of the application of selected adaptive models
in forecasting of high-frequency variable with systematic gaps. To modeling and forecasting
were used time series, from which seasonal fluctuations were eliminated. Final
forecasts were built as sums (products) of forecasts, for the data “cleaned” from seasonality
and seasonal components (indicators). The paper is an extension of considerations
authors [Szmuksta-Zawadzka and Zawadzki, 2014] on the case of the occurrence of systematic
gaps in the data.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00